Modelado matemático en la era de la inteligencia artificial

1. Introducción al Modelado matemático

En el campo de la ingeniería biomédica, el Modelado matemático juega un papel fundamental. Estos modelos son representaciones diseñadas para capturar las características clave de un sistema o proceso con un propósito específico, como generar conocimiento, hacer estimaciones, controlar, optimizar, entre otros.

Sin embargo, la validez de estos modelos en algunos casos depende de la región de aplicabilidad definida por el conjunto de datos experimentales utilizados para su validación, y de la capacidad que tienen estos modelos para interactuar con los usuarios finales (humanos) (Hangos & Cameron, 2001).

2. Clasificación del modelado matemático

En concreto, los modelos matemáticos se clasifican en tres categorías principales modelos caja blanca, modelos caja negra y modelos caja gris.

3. Interpretabilidad en el modelado de procesos biológicos y/o biotecnológicos

Existen aplicaciones en las que el propósito inicial del modelo es ampliar el conocimiento sobre el proceso o sistema en cuestión, lo que permite diseñar estrategias de monitoreo, estimación, predicción y control.

En este contexto, los usuarios finales del modelo valoran en gran medida que los parámetros con los que pueden interactuar tengan un significado físico en el contexto de su aplicación.

Por consiguiente, a través de estos parámetros, se puede atribuir significado a los términos del modelo, lo que facilita la toma de decisiones relacionadas con el proceso.

-Parámetros

En estos casos, la interpretación física de los parámetros resulta fundamental para aprovechar al máximo el modelo y tomar decisiones informadas como sigue:

1. Medicina y Salud: en este campo, es esencial comprender y explicar cómo los factores biológicos y ambientales influyen en la salud y las enfermedades.

Los modelos interpretables permiten a los médicos y científicos analizar datos, a descubrir relaciones causales y comprender los mecanismos subyacentes de las enfermedades, lo que contribuye a la toma de decisiones médicas informadas (Shaban, 2021).

1. Ciencias ambientales: en el estudio del clima, la ecología y la sostenibilidad, los modelos interpretables ayudan a comprender los procesos físicos, biológicos y químicos que influyen en el medio ambiente.

Estos modelos permiten predecir cambios climáticos, evaluar el impacto de la actividad humana en los ecosistemas y diseñar estrategias de conservación. La interpretabilidad es especialmente importante en estos campos para respaldar la toma de decisiones políticas y la comunicación efectiva con el público (Zhong, 2021).

Autores como Doshi y Velez han señalado que la interpretabilidad es fundamental para garantizar otras propiedades de los modelos matemáticos, como la equidad o imparcialidad, la privacidad, la fiabilidad, la robustez, la causabilidad y la usabilidad (Doshi & Velez, 2017).

La capacidad de interpretar y comprender los resultados de un modelo matemático no solo es relevante desde una perspectiva técnica, sino también desde un punto de vista social y ético.

Los usuarios necesitan entender cómo funciona un modelo, cómo se obtienen las predicciones y qué implicaciones tienen en sus vidas. Esto les permite tomar decisiones informadas y confiar en la utilidad y validez del modelo.

Conclusión

Así pues, en la era de la inteligencia artificial y el modelado matemático avanzado, la interpretabilidad sigue siendo un aspecto fundamental para comprender y confiar en los modelos.

A medida que nos adentramos en un mundo cada vez más complejo y dependiente de la tecnología, es crucial que los modelos sean capaces de explicar cómo llegan a sus conclusiones y qué factores influyen en sus predicciones.

La interpretabilidad no solo brinda transparencia y confianza, sino que también permite a los usuarios comprender las implicaciones y limitaciones de los modelos, así como tomar decisiones informadas basadas en su comprensión.

Si bien la inteligencia artificial y los enfoques de modelado avanzados están en constante evolución, la interpretabilidad sigue siendo un pilar fundamental para garantizar la utilidad y el impacto positivo de los modelos en áreas críticas como la medicina, las finanzas, la industria y las ciencias ambientales.

En última instancia, la interpretabilidad en el modelado matemático nos permite avanzar hacia un futuro donde la tecnología y la toma de decisiones se complementan de manera responsable y efectiva.

Autor: Estefanía Aguirre. Máster en Ingeniería Biomédica